EFL Students’ Perceptions of a Blended Learning Environment: Advantages, Limitations and Suggestions for Improvement
Notice bibliographique
Résumé
This study explores King Khalid University English as Foreign Language (EFL) students' views regarding the advantages and limitations of merging the features of face-to-face language instruction and online language learning via the Blackboard learning management system in a new pedagogical approach called Blended Learning. The study also examines students' suggestions for improving the quality of Blended Learning courses. The sample consists of 160 male students. The participants completed a 33-item questionnaire. The results indicate the clear advantages of this new experience in broadening students' reading opportunities and enriching their English vocabulary. Moreover, the component on advantages clearly demonstrates how Blended Learning provides an environment for more effective employment of indirect language learning strategies (Oxford, 1990) such as meta-cognitive strategies (arranging and planning learning), affective strategies (confidence enhancement), and social strategies (cooperating with others).The limitations and problems of Blended Learning highlighted by the respondents are followed by a number of practical suggestions for addressing these drawbacks, including solving technical problems, providing proper training to students, increasing the number of labs, and recognizing excellent performance of both instructors and students. Translating these suggestions into an action plan and a road map will enhance the effectiveness of using Blended Learning to create supportive learning opportunities for language learners.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».